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mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下：
（1）代码中sql语句优化
（2）数据库字段优化，索引优化
（3）加缓存，redis/memcache等
（4）主从，读写分离
（5）分区表
（6）垂直拆分，解耦模块
（7）水平切分
方案分析：
1、方法1个方法2是最简单，也是提升效率最快的方式。因为每条语句都命中了索引，是最高效的。但是如果是为了使sql达到最优而去建索引，那么索引就泛滥了，对于千万级以上的表来说，维护索引的成本大大增加，反而增加了数据库的内存的开销。
2、数据库字段的优化。曾经发现一高级程序员在表字段的设计上，一个日期类型，被设计为varchar类型，不规范的同时，无法对写入数据校验，做索引的效率也有差别
3、缓存适合读多写少更新频度相对较低的业务场景，否则缓存异议不大，命中率不高。缓存通常来说主要为了提高接口处理速度，降低并发带来的db压力以及由此产生的其他问题。
4、分区不是分表，结果还是一张表，只不过把存放的数据文件分成了多个小块。在表数据非常大的情况下，可以解决无法一次载入内存，以及大表数据维护等问题。
5、垂直拆分将表按列拆成多表，常见于将主表的扩展数据独立开，文本数据独立开，降低磁盘io的压力。
6、水平拆，水平拆分的主要目的是提升单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中)。如果没有千万级以上数据，为什么要拆，仅对单表做做优化也是可以的；再如果没有太大的并发量，分区表也一般能够满足。所以，一般情况下，水平拆分是最后的选择，在设计时还是需要一步一步走。
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